[发明专利]基于渐进取样的结构面三维粗糙度系数确定方法

摘要

一种基于渐进取样的结构面三维粗糙度系数确定方法，包括以下步骤：1)利用三维激光扫描仪扫描工程岩体结构面，获得结构面表面起伏形态的三维点云数据，将三维激光扫描图摆正，建立三维坐标系；2)对结构面进行采样；3)得到结构面上N₁条垂直于X轴的轮廓曲线的粗糙信息，N₂条垂直于Y轴的轮廓曲线的粗糙信息；4)对轮廓线进行渐进取样；5)得到轮廓线的二维粗糙度系数值；6)依次处理5)中获取的所有轮廓线，得到N＝N_x+N_y组值，并求取其平均值即是该结构面的三维粗糙度系数值。本发明即保证了样本的高代表性，又保证了在计算结构面轮廓线JRC^2d值时的合理性。

主权项

1.一种基于渐进取样的结构面三维粗糙度系数确定方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)利用三维激光扫描仪扫描工程岩体结构面，大小为Dcm*Dcm，获得结构面表面起伏形态的三维点云数据，将三维激光扫描图摆正，令其在X‑Y的投影图像的左下角点为原点，相邻两边为X、Y轴，朝向结构面扫描图的方向为Z轴方向建立三维坐标系；2)对结构面进行采样：在对结构面样品进行取样时，以长度为Dcm，垂直于X轴，两端点的坐标分别为(x_i，0)、(x_i，D)，其中，(x_i＝n*Δd、n为整数，ΔD为单次推进长度，ΔD＜＜D)的线段L₁为取样单元，记录结构面上在X‑Y平面上的投影落在L₁上的所有像素点的坐标，利用坐标集表示轮廓线粗糙信息，并做记录；以长度为Dcm，垂直于Y轴，两端点的坐标分别为(0，y_j)、(D，y_j)，其中(y_j＝m*Δd、m为整数，ΔD为单次推进长度，ΔD＜＜D)的线段L₂为取样单元，记录结构面上在X‑Y平面上的投影落在L₂上的所有像素点的坐标，利用坐标集表示轮廓线粗糙信息，并做记录；3)n依次取值为可得到组点坐标集合，即是结构面上N₁条垂直于X轴的轮廓曲线的粗糙信息；m依次取值为可得到组点坐标集合，即是结构面上N₂条垂直于Y轴的轮廓曲线的粗糙信息；4)针对单条样品轮廓曲线，对轮廓线进行渐进取样，取样方法是：以长度为dcm，两端点坐标为(x_i，0)、(x_i+d，0)、其中x_i＝Δd*k，(k为整数，Δd为每次推进长度)的线段为取样单元，其中Δd＜d＜D，记录该轮廓线上在X轴的投影落在该线段上的像素点的坐标，并存为一个坐标集合；令k依次取值为得到个点坐标集，即是轮廓线上个直线长度为dcm的样本轮廓线的粗糙信息；5)利用MATLAB对每条样本轮廓线粗糙信息进行处理，用每个点的X轴的坐标表示该点在轮廓线上的位置，Y轴的坐标表示该点的相对起伏高度，利用公式求出每个取样单元的Z₂值；并利用R.TSE提出的公式JRC＝32.2+32.47logZ₂，求出每个取样单元的值，共个，并求出该个出的平均值即为该轮廓线的二维粗糙度系数值，即：6)同理，依次处理(5)(6)中获取的所有轮廓线，得到N＝N_x+N_y组值，并求取其平均值即是该结构面的三维粗糙度系数值JRC^3d，即：